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J-GLOBAL ID：201402253781254492   整理番号：14A0013437

スペクトル図表法を使用する自動三次元形状共同セグメンテーション

Automatic 3D Shape Co-Segmentation Using Spectral Graph Method

著者 (4件)： Lei Haopeng (School of Information Sci. & Technol., Sun Yat-sen Univ., Guangzhou) ,  Luo Xiaonan (School of Information Sci. & Technol., Sun Yat-sen Univ., Guangzhou) ,  Lin Shujin (National Engineering Res. Center of Digital Life, Guangzhou) ,  Sheng Jianqiang (School of Information Sci. & Technol., Sun Yat-sen Univ., Guangzhou)
資料名： Journal of Computer Science and Technology  (Journal of Computer Science and Technology)
巻： 28  号： 5  ページ： 919-929  発行年： 2013年 
JST資料番号： W0182A  ISSN： 1000-9000  CODEN： JCTEEM  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 三次元形状の集合の共同分析は,形状の大規模形状可変性を考察する困難なタスクである。この難問に取組むため,本論文においてスペクトル図表法を用いて新規自動三次元形状共同セグメンテーションアルゴリズムを提案する。本手法は,第一に入力形状を荷重グラフの集合として表現し,多重幾何学的特性を抽出して各個人形状における顔の類似性を測定する。第二に,すべてのグラフをスペクトル領域に組込み,集合をまたいで重要な対応を見出す。その後,グラフ集合の共同荷重マトリクスを構築し,次に正規化カット基準を適用して,入力形状の最適の共同セグメンテーションを見出す。最後に,三次元形状の種々のカテゴリーにおいて当該手法を評する。その実験結果により,当該手法が,種々の姿勢と有意なトポロジ変化を有する,幅広い多様性に富む形状を正確に共同区分できることが分かる。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *セグメンテーション ,  スペクトル ,  形態 ,  アルゴリズム ,  特性 ,  変化 ,  行列 ,  ラフ集合
準シソーラス用語： 三次元形状 ,  幾何学的特性 ,  トポロジー変化 ,  マトリックス【行列】 ,  実験結果

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 三次元形状 ,  共同 ,  セグメンテーション